python读取xlsx文件中数据并将其保存到同一个数组中

要读取.xlsx文件中的数据并将它们存储在一个数组中,你可以使用`pandas`库结合`openpyxl`这个专门处理Excel 2010 xlsx/xlsm/xltx/xltm 文件的引擎。 首先确保安装了必要的库: ```bash pip install pandas openpyxl ``` 然后可以按照以下步骤操作: ### 示例代码 ```python import pandas as pd def read_excel_to_array(file_path, sheet_name=0): """ 将指定路径下的Excel文件(默认第一个sheet)的数据加载到二维列表(类似数组) 参数: file_path (str): Excel文件路径. sheet_name (int/str/list/tuple, optional): 表单名称或索引,默认为第一张表. 返回值: list of lists : 包含Excel所有行数据的嵌套列表 """ # 使用pandas读取Excel文件 df = pd.read_excel(file_path, engine='openpyxl', sheet_name=sheet_name) # 数据转换成Python内置类型 - 列表形式返回 data_list = df.values.tolist() return data_list # 测试用法 if __name__ == '__main__': excel_data = read_excel_to_array('example.xlsx') print(excel_data) ``` 这段程序做了三件主要的事情: * 它导入了所需的模块(`pandas`) * 定义了一个名为 `read_excel_to_array()` 的功能函数用来从给定位置读取excel文档,并选择特定的工作表(可以通过参数设置)进行解析。 * 最后一步是把表格的内容全部转化为标准 Python 类型(list),便于后续更灵活地操作这些信息。 此外,如果你有一个包含多个工作簿的Excel文件并且想要一次性获取所有的数据而不仅仅是某个单独的工作表,则可以在调用时传递`sheets=None`, 这样就会得到字典格式的结果,其中键就是各个Sheet的名字,对应的值则是对应于该Sheet的list结构体.

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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由于工作的需要,拿到一批含有几百张表的加密xlsx文件,需要对其汇总进行分析,使用pandas 的read_excel()方法读取时, 提示XLRDError: Can't find workbook in OLE2 compound document错误, 发现是由于xlsx加密的缘故,由于所有表数据均是一个密码,因此用下面方法进行进行解密数据进行输出。如果是 每个单表数据对应的密码不唯一, 有个猜想,可以吧文件和对应的密码生成一个dict,在每次读取添加密码的时候,可以根据文件进行自动获取密码。下面是标文件密码相同的解密方法。 import win32com.client import p

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